基于方位角变化率的快速高精度无源定位方法

在分析现有单站无源定位方法优缺点的基础上,根据运动平台对固定目标无源定位技术的特点,提出了一种通过方位角变化率信息对观测站与目标间距离进行解算的快速高精度无源定位方法。并通过仿真,验证了该方法是一种高精度、快速的定位方法,具有较强的通用性。其主要应用于机载无源探测设备对地面固定雷达站或其他辐射源定位,从而为引导导弹对其攻击提供必要的数据。     

基于强跟踪扩展Kalman滤波的X射线脉冲星导航定轨精度研究

为提高X射线脉冲星导航定轨精度,依据脉冲星导航原理,建立了X射线脉冲星自主导航系统的状态方程和观测方程,提出用强跟踪扩展Kalman滤波（Strong Tracking Extended Kalman Filter,STEKF）替代扩展Kalman滤波,并对3颗脉冲星卫星运行的位置和速度估计进行了仿真实验。仿真结果表明：STEKF具有使滤波器能够自适应地校正估计偏差并迅速跟踪状态变化的能力,有效地提高了卫星运动状态的估计精度和数值稳定性。     

潜艇适航性监测的卡尔曼滤波器异常数据修正方法

结合潜艇适航性变量监测问题,研究了卡尔曼滤波器的原理和异常行为检测,分析了异常数据对卡尔曼滤波器影响,并通过新息分析和过程信号引入不确定性,给出了一种对异常数据进行剔除并对滤波器进行修正的方法.对潜艇适航性中的横摇进行了数值仿真,给出了经典卡尔曼滤波与改进卡尔曼滤波的对比仿真结果.仿真结果表明:采用改进算法处理,可以有...     

基于磁强计测量的滚转弹药姿态估计

为了实时获得滚转弹药的飞行姿态信息,提出了一种速率陀螺与磁强计组合的姿态测量方案。该方案采用磁强计获得大地磁场强度在弹体三轴的投影及其变化率,结合刚体转动运动模型,利用最优估计技术获得了滚转弹药姿态信息。与单点测量方法相比,最优估计方法综合了测量信息序列,不会出现反三角函数双值失控现象,并可获得更高精度。仿真表明:陀螺无漂移时,俯仰角、偏航角的解算精度小于0.1°;采用低成本陀螺含漂移时,姿态角的解算精度小于0.4°。     

一种陀螺与星敏感器组合定姿算法

提出了一种利用陀螺与星敏感器进行组合定姿的方案.为了避免状态及量测向量选取不当而造成的误差,首先采用四元数法对卫星的姿态进行描述;接着分析了陀螺与星敏感器系统的误差源,选取误差四元数及陀螺的系统误差作为组合系统的状态,获得了系统状态方程;同时采用星敏感器的量测作为系统量测,并利用新的数学变换构得到更为准确的量测方程;最...     

一种自适应指数加权衰减记忆滤波算法

根据衰减记忆因子为一个常数的不尽合理性的假设,深入研究了指数加权衰减记忆滤波因子,根据滤波收敛条件和滤波模型准确时的新息(残差)特点,提出了具有自适应性、抑制滤波发散的指数加权衰减记忆滤波算法,并通过仿真试验验证了自适应抑制滤波发散的有效性。     

多传感器参数融合研究

防空导弹武器系统为了适应“网络中心战”,对多传感器参数融合进行了研究。给出了同时间点参数融合的加权最小二乘法与不同时间点参数融合的Kalman综合滤波法。对于各方法的性能,不仅进行了简要的理论分析,还给出了仿真实验的数据结果。理论分析与仿真实验都证明了这2种方法具有优异性能。     

使用目标状态估值器提高空对空射击性能

使用卡尔曼滤波器对机载火控雷达及其它传感器提供的数据进行处理,可以得到空对空射击火力控制需要的目标运动信息.通过动态数字仿真比较了前置计算光学瞄准和使用目标状态估值器两种空空射击的火控算法.在具备机载火控雷达的条件下,使用目标状态估值器能够提高空对空射击性能.     

基于模糊自适应变维Kalman滤波器的跟踪算法(英文)

针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种模糊自适应变维跟踪算法(FAVD)。该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当地调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾。同时通过模糊推理机制,在线调节高阶滤波器的参数,使适用范围大大增强,提高自适应能力,从而使该算法可以采用较少的模型覆盖较多的目标运动模式,达到很好的跟踪滤波效果,计算量也会大大减小。通过对计算机仿真结果分析表明,提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。     

弱机动目标的参数估计

本文探讨了卡尔曼滤波用于估计弱机动目标状态参数问题。在极坐标系下建立目标机动的相关加速度模型,通过对运动目标斜距二阶变化率和方位角加速度的定量分析,建立了自适应估计目标动态模型噪声强度的弱机动目标参数估计算法。对几种典型航路的模拟证实了在选择适当参数时该算法对目标机动,不同类型的机动间的转换,不仅能较好地压制随机量测噪声,而且能满意地估计目标的速度和航向。